numpy 矩阵乘法 如何写出比MATLAB更快的矩阵运算程序？

如何写出比MATLAB更快的矩阵运算程序？

如果禁用了MATLAB，则只能使用Python。

Python优于Matlab的优点：1。通用编程语言，除了科学计算之外，它还可以做很多其他的事情，比如web。2字符串运算比MATLAB更方便。请注意，即使是科学研究也常常是在弦上进行的。典型的结果是，许多人开始放弃Perl，转而使用Python进行生物信息学分析，而MATLAB尽管有其生物信息学工具箱，却毫无用处。对不起，我不知道你要从事哪个领域的科学研究。此示例可能不适用于您3。免费的。如果你不花很多钱去买盗版的MATLAB，你在发送文章时应该小心。但是Python没有这个问题。MATLAB相对于Python的优势：1。矩阵运算非常方便。我没有发现任何语言运算矩阵比MATLAB更好，Python numpy也不是。2运行程序后，可以在工作区中查看结果，以便于进一步观察。但是Python似乎可以通过特殊的包来实现这一点。我从没试过，但我不知道。三。在某些特定领域，matlab工具箱更可靠。毕竟，敢卖这么贵，没有干货是不够的。许多Python包的源代码非常复杂，比如numpy当然是值得信赖的，但是很难说您是否可以在Internet上下载包。

numpy的multiply和*什么区别？具体讲讲multiply？

Multiply是numpy的UFUNC函数。执行方法是将相应的元素相乘，而不是线性代数中的矩阵运算。它类似于MATLAB中的点乘。当矩阵的维数不同时，根据一定的广播规则，将矩阵的维数展开成一致的形式。例如，上表面的a被广播为5行5列的数组，每行是1、2、3、4、5，B也被广播为5行5列的数组，每列是1、2、3、4、5，所以最后的结果在上面

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